Алгоритм Apriori 233
Генерирование ассоциативных правил
Мы определили все наборы товаров, которые соответствуют желаемому пороговому значению метрики поддержки. Второй шаг алгоритма Apriori заключается в генерации ассоциативных правил для этих наборов. Для этого используется функция association_rules() из модуля mlxtend frequent_patterns:
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)
Во фрагменте кода выше мы вызываем функцию association_rules(), передавая в нее датафрейм frequent_itemsets в качестве первого параметра. Кроме того, выбираем метрику для оценки значимости правил и устанавливаем ее пороговое значение. В нашем конкретном случае мы указываем, что функция должна возвращать только те ассоциативные правила, метрика доверия которых равна или больше 0.5. Как отмечалось в предыдущем разделе, функция автоматически пропускает генерацию правил для наборов с одним товаром.
Функция association_rules()возвращает правила в виде датафрейма, где каждая строка представляет одно ассоциативное правило. В датафрейме несколько колонок: для антецедентов, консеквентов и различных метрик, включая поддержку, доверие и лифт. Выводим на экран выбранные столбцы:
print(rules.iloc[:,0:7])
Вот что мы получаем:
|
antecedents |
consequents |
antecedent sup. |
consequent sup. |
support |
confidence |
lift |
0 |
(bread) |
(butter) |
0.40 |
0.20 |
0.20 |
0.500000 |
2.500000 |
1 |
(butter) |
(bread) |
0.20 |
0.40 |
0.20 |
1.000000 |
2.500000 |
2 |
(cheese) |
(bread) |
0.25 |
0.40 |
0.15 |
0.600000 |
1.500000 |
3 |
(milk) |
(bread) |
0.15 |
0.40 |
0.10 |
0.666667 |
1.666667 |
4 |
(butter) |
(cheese) |
0.20 |
0.25 |
0.10 |
0.500000 |
2.000000 |
5 |
(pasta) |
(cheese) |
0.10 |
0.25 |
0.10 |
1.000000 |
4.000000 |
6 |
(sour cream) |
(curd) |
0.30 |
0.25 |
0.20 |
0.666667 |
2.666667 |
7 |
(curd) |
(sour cream) |
0.25 |
0.30 |
0.20 |
0.800000 |
2.666667 |
8 |
(milk) |
(eggs) |
0.15 |
0.10 |
0.10 |
0.666667 |
6.666667 |
9 |
(eggs) |
(milk) |
0.10 |
0.15 |
0.10 |
1.000000 |
6.666667 |
10 |
(bread, cheese) |
(butter) |
0.15 |
0.20 |
0.10 |
0.666667 |
3.333333 |
11 |
(bread, butter) |
(cheese) |
0.20 |
0.25 |
0.10 |
0.500000 |
2.000000 |
12 |
(cheese, butter) |
(bread) |
0.10 |
0.40 |
0.10 |
1.000000 |
2.500000 |
13 |
(butter)(bread, cheese) |
0.20 |
0.15 |
0.10 |
0.500000 |
3.333333 |
|
[14 rows x 7 columns]